• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2026/2027

Семинар наставника "Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте"

Когда читается: 2-й курс, 1-3 модуль
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 6
Контактные часы: 84

Программа дисциплины

Аннотация

Семинар наставника помогает студентам перейти от освоения отдельных знаний и методов к их применению в самостоятельной научной, проектной и прикладной деятельности. В рамках семинара студенты знакомятся с тем, как ставить перед собой задачи, планировать работу и доводить её до конкретного результата. Отдельное внимание уделяется подготовке к курсовой и в дальнейшем выпускной квалификационной работе, знакомству с процессами промышленной разработки и организацией исследовательской деятельности. Один из блоков семинара посвящён работе над курсовой: студенты разберут структуру курсовой работы, познакомятся с примерами реальных работ, обсудят возможные темы и попробуют сформулировать собственную тему, составить предварительный план и подготовить первичный обзор литературы. Во втором содержательном блоке студенты познакомятся с тем, как организована промышленная разработка: от постановки задачи до планирования, выполнения и представления результата. Предполагается работа с примерами реальных процессов из индустрии и практическая работа в формате коротких спринтов. Третий блок посвящён исследовательской деятельности. Студенты познакомятся с тем, как строится работа в научных лабораториях и исследовательских командах, и смогут сравнить подходы к организации работы в науке и индустрии. Семинар предполагает участие выпускников, специалистов из индустрии и исследователей, которые смогут показать студентам реальные примеры проектов, исследований и профессиональных процессов.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Помочь студентам перейти от освоения отдельных знаний и методов к их применению в самостоятельной научной, проектной и прикладной деятельности.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знать роль и структуру курсовой работы; связь курсовой и будущей выпускной квалификационной работы; критерии выбора и формулировки темы.
  • Уметь формулировать тему и задачу самостоятельной учебной или исследовательской работы; планировать основные этапы её выполнения; проводить первичный поиск и обзор литературы.
  • Владеть навыками подготовки формулировки темы, синопсиса / предварительного плана и первичного обзора литературы.
  • Знать, как организованы постановка и выполнение задач в промышленной разработке; основные этапы работы над задачей; особенности продуктовой разработки и работы с Data Science-задачами.
  • Уметь планировать выполнение задачи, организовывать работу в формате коротких спринтов и представлять результат.
  • Владеть первичными навыками работы с доской задач, выполнения задач в спринтах и обсуждения результатов.
  • Знать особенности организации работы в исследовательских командах и лабораториях; особенности профессиональной научной деятельности.
  • Уметь различать особенности учебной, промышленной и исследовательской деятельности и выбирать подходящий способ организации работы; сравнивать подходы к работе в науке и индустрии.
  • Владеть первичными навыками обсуждения исследовательских задач и анализа примеров реальных исследовательских проектов.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Подготовка к самостоятельной учебно-исследовательской работе
  • Введение в промышленную разработку
  • Введение в исследовательскую деятельность
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Практическая работа и участие в семинаре
    На занятиях студенты будут: • разбирать примеры реальных курсовых и исследовательских работ; • обсуждать возможные темы собственных работ; • формулировать и уточнять тему; • составлять предварительный план работы; • готовить синопсис и первичный литературный обзор; • знакомиться с опытом выпускников программы; • обсуждать реальные процессы работы специалистов из индустрии; • выполнять задачи в формате коротких спринтов; • представлять и обсуждать результаты работы; • встречаться со специалистами из индустрии и научных лабораторий; • при наличии собственного релевантного опыта — делиться им с другими студентами в рамках семинара.
  • неблокирующий Работы по итогам тематических блоков курса
    По завершении каждого блока студенты выбирают статью, технологию или модель по теме блока, готовят её обзор и представляют результаты коллегам. Итоговая оценка — средний балл за все выполненные работы.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2025/2026 4th module
    0.5 * Практическая работа и участие в семинаре + 0.5 * Работы по итогам тематических блоков курса
  • 2026/2027 3rd module
    0.5 * Работы по итогам тематических блоков курса + 0.5 * Практическая работа и участие в семинаре
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • The craft of research, Booth, W. C., 2008
  • Titus Winters, Tom Manshreck, & Hyrum Wright. (2020). Software Engineering at Google : Lessons Learned From Programming Over Time. O’Reilly Media.
  • Wayne C. Booth et al. The Craft of Research (4th ed.). Chicago: The University of Chicago Press, 2016.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • S. Keshav. (2012). How to Read a Paper. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.9BD51B06
  • Scrum : революционный метод управления проектами, Сазерленд, Д., 2025

Авторы

  • Копылов Иван Станиславович